Multi-UAV Deployment in Obstacle-Cluttered Environments with LOS Connectivity

要約

信頼性の高い通信ネットワークは、障害物が散乱した環境内で動作する複数の UAV にとって不可欠であり、障害物による通信の制限が頻繁に発生します。
一般的な解決策は、中間 UAV を配置してマルチホップ ネットワーク経由で情報を中継することです。これにより、次の 2 つの課題が生じます。(i) マルチホップ ネットワークの構造を設計する方法。
(ii) 共同動作中に接続を維持する方法。
この目的を達成するために、この研究ではまず、展開タスクに必要な UAV の数が少ないスパニングツリー トポロジを見つけるために、最小エッジ RRT$^\star$ アルゴリズムに基づく効率的な制約付き検索方法を提案します。
この展開を達成するために、オンライン動作調整のための分散モデル予測制御戦略が提案されています。
これには、UAV 間および UAV 間の距離の制約だけでなく、見通し線 (LOS) の接続制約も明示的に組み込まれています。
これらの制約は非線形であることがよく知られており、さまざまな近似によって対処されることがよくあります。
対照的に、この研究では、チーム単位の LOS 接続により、すべてのエージェントの軌跡が常に衝突しないことが保証されるという理論的な保証が提供されます。
3D の谷のような環境で多数のシミュレーションが実行され、オンラインで展開位置が変化したときの動的適応をハードウェア実験で検証します。

要約(オリジナル)

A reliable communication network is essential for multiple UAVs operating within obstacle-cluttered environments, where limited communication due to obstructions often occurs. A common solution is to deploy intermediate UAVs to relay information via a multi-hop network, which introduces two challenges: (i) how to design the structure of multi-hop networks; and (ii) how to maintain connectivity during collaborative motion. To this end, this work first proposes an efficient constrained search method based on the minimum-edge RRT$^\star$ algorithm, to find a spanning-tree topology that requires a less number of UAVs for the deployment task. To achieve this deployment, a distributed model predictive control strategy is proposed for the online motion coordination. It explicitly incorporates not only the inter-UAV and UAV-obstacle distance constraints, but also the line-of-sight (LOS) connectivity constraint. These constraints are well-known to be nonlinear and often tackled by various approximations. In contrast, this work provides a theoretical guarantee that all agent trajectories are ensured to be collision-free with a team-wise LOS connectivity at all time. Numerous simulations are performed in 3D valley-like environments, while hardware experiments validate its dynamic adaptation when the deployment position changes online.

arxiv情報

著者 Yuda Chen,Meng Guo
発行日 2023-08-23 13:12:06+00:00
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